La Analítica Web y la presentación de datos comparativos


Gráfico radialGran parte del trabajo de un analista consiste en transmitir datos. Rectifico: gran parte del trabajo de un analista consiste en transmitir el significado de los datos. Y hay muchas formas de transmitir ese significado.

Los gráficos son un recurso común. Tienen la ventaja de resumir visualmente una situación o un estado de cosas, y son mucho más compresibles que las tablas.

Si los gráficos se usan bien y de buena fe (hay muchos ejemplos en Internet que muestran cómo se puede manipular con ellos), son un método eficaz para contar de forma más o menos sencilla lo que realmente está pasando. Algunos tipos de gráficos permiten, incluso, predecir qué podría suceder en un futuro, si las tendencias se mantienen.

Quienes se dedican a analizar datos, a menudo necesitan comparar el desempeño de más de un segmento, en relación a varios KPIs.

En el terreno de la Analítica Web, un segmento pueden ser las visitas que llegan a través de una determinada fuente de tráfico, o gracias a una campaña en concreto, por ejemplo. Los KPIs, por su parte, y por nombrar sólo dos de los más comunes, pueden ser el porcentaje de conversiones de comercio electrónico o el número de registros online.

Para mostrar la dificultad que esto puede suponer, vamos a utilizar una tabla con datos ficticios, que contiene los datos de cinco segmentos y seis KPIs (situaciones similares son bastante comunes):

Analitica-Web-Tabla-Datos

Un atento estudio de los números y porcentajes aquí mostrados nos puede revelar muchas cosas. El problema es que nuestra mente no es capaz de comparar los distintos segmentos de un vistazo, ni mucho menos retener las conclusiones durante mucho tiempo. Si nos quedamos solo con la tabla, a las pocas horas tendremos que repasarla.

Pero lo más importante es que la tabla, tal y como está, es inútil para transmitir el significado de los datos a los responsables correspondientes. Imaginemos a un analista intentado explicar el desempeño de cada segmento basándose en lo que se ve arriba. Si lo hace en un informe escrito, necesitará varias páginas. En una reunión, mucho tiempo. Y aunque lo explique todo perfectamente, es difícil que consiga que los responsables reaccionen.

Una tabla y una explicación larga no generan ninguna sensación de urgencia.

Si nos fijamos bien, veremos que para cada KPI se ha establecido un objetivo a cumplir. Y aquí haremos un inciso: para ciertos KPIs es posible que el objetivo dependa del segmento. Por ejemplo, las visitas por referentes normalmente son mucho menores que las visitas orgánicas, y eso es debido a la naturaleza propia de ambos canales. Por lo tanto, no es adecuado establecer un objetivo común en ese caso. Sin embargo, para simplificar el post, vamos a suponer que para los datos del ejemplo es razonable establecer un objetivo común para cada KPI.

Volviendo al tema… Como ya hemos dicho, es necesario transmitir el significado de los datos de la tabla. Una posible opción es comparar el desempeño de cada segmento con el objetivo establecido para cada KPI, usando tablas como éstas:

Tabla con los datos del segmento B, y su variación con respecto a los objetivos

Tabla con los datos del segmento B

Tabla con los datos del segmento C

Tabla con los datos del segmento C

Aquí, hemos calculado la variación del segmento con respecto a los objetivos, y hemos pintado las celdas con colores para representar el signo de la variación. Para calcular las variaciones se aplica la siguiente fórmula:

(Valor KPI del Segmento / Valor KPI del Objetivo) – 1

Los resultados se muestran como porcentaje, dándole el formato adecuado a la celda. El criterio para los colores ha sido en este caso el siguiente:

  • Verde para valores positivos superiores al 5%
  • Amarillo para valores entre -5% y 5%
  • Rojo para valores negativos inferiores a -5%

De esta forma, podemos “ver” qué segmento se está desempeñando mejor con respecto a los objetivos establecidos. Sin embargo, el método sigue siendo poco efectivo. Con tres colores no es posible captar de un solo golpe de vista lo lejos o lo cerca que están realmente los KPIs del objetivo establecido.

Sabemos que el segmento C lo está haciendo mejor que el B. Pero para determinar “cuánto” mejor lo está haciendo tenemos que comprar las celdas de la última columna, una por una. Si hacemos esto con dos segmentos es posible que nos quedemos con algo en nuestras seseras. Pero si tenemos que hacerlo para los cinco segmentos, entonces sólo conseguiremos un terrible dolor de cabeza. Y lo que es peor, se lo transmitiremos a nuestros interlocutores.

Si optamos por usar colores de diversa intensidad según el valor de la variación (verde oscuro para variaciones más altas, y verde claro para variaciones menores, por ejemplo), terminaremos con tablas tan recargadas de matices que conseguiremos el efecto contrario: en lugar de facilitar la comprensión de datos, le pedimos a nuestra mente que procese demasiados:

Variaciones y Matices de Colores

Vistos estos problemas, ¿para qué seguir insistiendo con las tablas? Rindámonos e intentémoslo con gráficos.

En este caso, pueden ser adecuados los gráficos de barras. Éstos permiten comprar el rendimiento de cada segmento, con respecto a cada KPI. Pero son útiles para un KPI a la vez:

Gráfico de Barras. Datos del KPI 1 para cada Segmento.

Gráfico de Barras. Datos del KPI 1 para cada Segmento.

La barra roja corresponde al valor objetivo del KPI 1. Las barras azules son los valores conseguidos por cada segmento para ese KPI. La línea de puntos roja facilita visualizar lo cerca o lo lejos (por abajo o por arriba), está cada segmento con respecto al objetivo.

Con esta solución hemos avanzado mucho. Es fácil ver que el Segmento A funciona mucho mejor que el Segmento E en términos del KPI 1. El problema es que no sabemos como funciona el Segmento A en relación al resto de KPIs. Alguien podría pensar que bastaría con hacer el resto de gráficos de barras, uno por cada KPI. Pero tendríamos que estudiar seis gráficos para determinar el desempeño de un segmento determinado. Algo muy tedioso y poco práctico.

Si optamos por hacer un gráfico de barras que contenga todos los KPIs y todos los segmentos, obtenemos un resultado difícil de interpretar. Vamos a demostrarlo, pero antes tenemos que transformar los valores de los KPIs en cantidades comparables entre sí.

Veamos, si intento hacer un gráfico de barras con la tabla original, lo que consigo es basura. No puedo meter en un mismo gráfico números absolutos y porcentajes de conversión, porque esos porcentajes son valores que van de 0 a 1, y un número absoluto por pequeño que sea puede ser mucho mayor (pensad en el número de visitas, por ejemplo).

En esta tabla mostramos los datos de los KPIs 2 y 3. Uno es un número absoluto, y otro es un porcentaje:

Tabla con números absolutos y porcentajes.

Tabla con números absolutos y porcentajes.

Tened en cuenta que, por ejemplo, el 1,2% conseguido por el Segmento B en el KPI 3 equivale a 0,012. El gráfico de barras resultante por defecto es este:

Representacion-datos6

Para poder ver la serie de datos del KPI 3 tendríamos que añadir una segunda escala en el eje Y, adecuada para los porcentajes. Un problema similar puede ocurrir con cualquier comparación entre datos muy dispares.

Así que vamos a usar las matemáticas para hacer un poco de trampa. Pero que nadie se asuste: son una matemáticas muy, muy simples: la archiconocida regla de tres.

A los valores objetivo les vamos a asignar un valor determinado. A mi me gusta el 5, porque permite hacer gráficos de un tamaño manejable, con intervalos iguales a 1.

Después de asignar un 5 al valor objetivo de cada KPI, aplicamos la regla de tres para modificar el resto de valores de la tabla. Por ejemplo, si el valor objetivo del KPI 1 es 10.000 (ver tabla de datos), y decimos que 10.000 es igual a 5, entonces el valor del KPI 1 para el Segmento E (3.345), equivale a 1,67, en virtud de la regla expuesta a continuación:

Si                10000 = 5
Entonces       3345 = x

Despejando: x = (3345*5)/10000

Debemos aplicar esta regla en cada fila de la tabla de acuerdo con la siguiente expresión general:

(Valor del KPI * 5) / Valor del KPI objetivo.

De esta forma obtenemos la siguiente tabla a partir de la original:

Tabla con valores adaptados.

Tabla con valores adaptados.

Con ella, podemos generar gráficos de barras sin necesidad de crear ejes secundarios, porque todos los valores están en el mismo rango y son visualmente comparables. Pero como adelantábamos, el resultado de recoger todos los datos de tabla y hacer con ellos un gráfico de barras es bastante farragoso:

Gráfico único de barras

Gráfico único de barras

Como trabajamos con varios KPIs, obtenemos un gráfico muy colorido, pero tenemos que relacionar cada barra con el KPI correspondiente. Seguramente alguien dirá que bastaría con agregar la etiqueta de la serie sobre cada una de las barras pero creedme, el resultado no es mucho mejor.

De todas formas, hemos conseguido varias cosas:

  1. Tenemos todos los segmentos en un sólo gráfico.
  2. Podemos ver que el Segmento C funciona mejor que el resto, porque salvo alguna excepción todas sus barras son más altas.
  3. Se puede distinguir en qué KPIs destaca cada segmento, y en cuáles están por debajo del objetivo.

Con esta visión, sabemos en dónde tenemos que trabajar.

Spider-Man al rescate

Como ya tenemos una tabla con valores comparables que nos has costado algo de tiempo, vamos a aprovecharla. Con ella crearemos gráficos radiales (o de tela de araña).

Esta solución implica renunciar a tenerlo todo en un gráfico (es posible, pero el resultado sería ininteligible), pero creo que permite comparar segmentos de una manera aún más sencilla, si cabe:

Gráficos radiales

Gráficos radiales para cada segmento

En este caso, la linea azul representa los valores Objetivo (5), y la roja los valores que obtiene cada KPI después de aplicar la regla de tres explicada anteriormente. De esta manera, es realmente sencillo captar cómo se desempeña cada segmento en relación a los objetivos, y compararlos entre ellos.

La escala del gráfico debemos elegirla según los valores que recibe cada KPI. Así, si un segmento supera el valor objetivo, podemos verlo muy fácilmente.

La clave de los gráficos radiales es que permiten analizar varios datos a la vez. En este caso, nos muestran para cada segmento los valores obtenidos en cada uno de los seis KPIs de un solo vistazo.

Otra ventaja clara de esta forma de presentar los datos es que no obliga a pensar. Rápidamente vemos dónde las cosas están bien, y donde están mal. Por lo tanto, es un buen recurso para informes y presentaciones. Ahorra palabras, y tiempo. Y cuando un segmento está muy por debajo de los objetivos la gente se pone realmente nerviosa… De eso se trata, ¿no?

Nota: me habría encantado ilustrar este post con un dibujo de Spider-Man, pero no me he atrevido por el tema de los derechos de autor. Si alguien tiene por ahí un dibujo del superhéroe realizado por sus hijos y que quiera compartir, se lo agradeceré infinitamente. Por otro lado, las tablas y los gráficos están hechos con OpenOffice.

2 comentarios
  1. Hola Felipe,

    Excelente artículo.

    Además de los gráficos de Spiderman, me gustaron los comentarios sobre la importancia de transmitir el significado de los datos y el tema de que número mienten y, si es con un gráfico, ¡lo hacen mucho mejor!

    Por cierto, en el home de mi web (http://DavidMorles.com) coloqué una imagen del hombre araña que puedes usar, al pie de página están los datos de la licencia Creative Commons.

    • Muchísimas gracias David, y perdón por el retraso en contestarte.

      Felipe.

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